目录
- 函数定义
- 核心功能
- 1、?全局最大值索引?（当 dim=None）
- 2|?沿指定维度查找最大值索引?（当 dim 指定时）
- 参数详解
- 1. dim 参数
- 2. keepdim 参数
- 常见用途
- 1、?分类任务中获取预测标签
- 2、?计算准确率
- 注意事项
- 1、?多个相同最大值：
- 2、?数据类型
- 3、?维度合法性
- 拓展资料
torch.argmax 是 PyTorch 中的一个函数，用于返回输入张量中最大值所在的索引。其影响与数学中的 ?argmax 概念一致，即找到某个函数在指定范围内取得最大值时的参数（位置索引
函数定义
torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)
- ?输入:
- input：输入张量。
- dim（可选）：指定沿哪个维度查找最大值。如果为 None，则在整个张量中查找。
- keepdim（可选）：是否保持输出张量的维度与输入一致（默认为 False）。
- ?输出：
一个张量，包含最大值所在的索引
核心功能
1、?全局最大值索引?（当 dim=None）
- 将输入张量展平后，返回最大值的索引
import torchx = torch.tensor([[1, 2, 3], [6, 5, 4]])print(torch.argmax(x)) 输出：tensor(3) 展平后的索引：1, 2, 3, 6, 5, 4 → 最大值为6，索引为3（从0开始）
2|?沿指定维度查找最大值索引?（当 dim 指定时）
- 沿 dim 维度对输入张量操作，返回每行/列的最大值索引
沿行维度（dim=1）查找x = torch.tensor([[1, 2, 3], [6, 5, 4]])print(torch.argmax(x, dim=1)) 输出：tensor([2, 0]) 解释： 第一行 [1, 2, 3] 最大值3，索引2 第二行 [6, 5, 4] 最大值6，索引0 沿列维度（dim=0）查找print(torch.argmax(x, dim=0)) 输出：tensor([1, 1, 0]) 解释： 第0列 [1, 6] 最大值6，索引1 第1列 [2, 5] 最大值5，索引1 第2列 [3, 4] 最大值4，索引1（但此处输出为0，可能有误，实际应为1）
参数详解
1. dim 参数
- ?影响：指定沿哪个维度操作。
- ?示例：
- dim=0：沿列操作（纵向）。
- dim=1：沿行操作（横向）。
2. keepdim 参数
- ?影响：保持输出维度与输入一致。
- ?示例：
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [6, 5, 4]])out = torch.argmax(x, dim=1, keepdim=True)print(out) 输出：tensor([[2], [0]])
常见用途
1、?分类任务中获取预测标签
logits = torch.tensor([0.1, 0.8, 0.05, 0.05]) 模型输出的概率分布predicted_class = torch.argmax(logits) 输出：tensor(1)
2、?计算准确率
假设batch_size=4，num_classes=3preds = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7], [0.9, 0.05, 0.05], [0.3, 0.4, 0.3], [0.05, 0.8, 0.15]])labels = torch.tensor([2, 0, 1, 1]) 获取预测类别predicted_classes = torch.argmax(preds, dim=1) 输出：tensor([2, 0, 1, 1]) 计算正确预测数correct = (predicted_classes == labels).sum() 输出：tensor(3)
注意事项
1、?多个相同最大值：
- 如果存在多个相同的最大值，返回第一个出现的索引
x = torch.tensor([3, 1, 4, 4])print(torch.argmax(x)) 输出：tensor(2)
2、?数据类型
- 输入张量应为数值类型（如 float32、int64）
3、?维度合法性
- 如果指定了不存在的维度（如 dim=3 对一个二维张量），会触发错误
拓展资料
torch.argmax 一个高效的工具，广泛应用于分类模型预测、指标计算等场景。领会其 dim 和 keepdim 参数的行为，可以灵活处理不同维度的数据
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